Yapay Öğrenme ile Yazılım Test Eforu Tahmini

Authors : Özgenil Meriç, A. Murat Özbayoğlu

Pages : 38-44

View : 26 | Download : 9

Publication Date : 2021-01-15

Article Type : Research

Abstract :Yazılım Test dünyasındaki en önemli problemlerden bir tanesi yazılım test planları oluşturulurken test eforunun net bir şekilde belirlenememesidir. Yazılım test süreci, her zaman yazılımın içerisinde hatalar olduğunu önkoşul olarak kabul etmeli ve olabildiğince fazla hata bulabilmek için çabalamalıdır. Bundan dolayı projelerdeki yazılım test işçiliği için ayrılması gereken süre ve kaynak ihtiyacının doğru bir şekilde belirlenebilmesi, proje takvimlerinin oluşturulabilmesi ve kaynakların verimli bir şekilde kullanılabilmesi için önem arz etmektedir. Bu makalede makine öğrenme algoritmaları kullanarak yazılım test eforu tahmini üzerine yeni bir metot önerilmiştir. Önerilen metot ile ASELSAN bünyesinde geliştirilen, Komuta Kontrol Kullanıcı Arayüzü Yazılımları ve Gömülü ve Gerçek Zamanlı Yazılımları doğrulamak için harcanan test eforu analiz edilerek, ileride yapılması planlanan test aktiviteleri için etkin bir test eforu tahmini yapılmaktadır.
Keywords : Yazılım Test Eforu Kestirimi, Yapay Sinir Ağları, Kaynak Kullanımı, Yapay Öğrenme, SVM